1、 智能再制造产业白皮书 2018 2018 清华大学互联网产业研究院 二一八年十二月 清华大学互联网产业研究院智能再制造产业白皮书 2018 编写委员会 顾 问：赵 东：中关村集创数字产城联盟理事长、启迪控股股份有限公司常务副总裁 李 红：中国中钢集团有限公司信息管理中心总经理 主 编：朱 岩 教授 副 主 编：毕 得 博士 编 委 会：张 影：中关村集创数字产城联盟秘书长 陈 思：中非发展基金投资三部高级经理助理 李 娜：中央财经大学信息学院 王晓辉：清华大学互联网产业研究院副院长 杜明芳：清华大学互联网产业研究院研究员 主编单位：清华大学互联网产业研究院 联合编写单位：中关村集创数字产城联
2、盟 支持单位：中国科学院沈阳自动化研究所 中国中钢集团有限公司信息管理中心 中国烟草机械集团公司技术合作部 保定飞凌嵌入式技术有限公司 北京立功致远科技有限公司 江苏高科物流科技股份有限公司 江西恒科东方科技园运营有限公司 陕西天元智能再制造股份有限公司 I 目 录 目 录 一、智能再制造概述.1（一）再制造简介.1（二）智能再制造的内涵.2（三）智能再制造的社会经济意义.4 1.社会效益.4 2.经济价值.4 二、智能再制造技术体系.5（一）再制造技术体系.5 1.性设计与评价技术.5 2.拆解技术.5 3.清洗技术.5 4.零部件损伤检测与寿命评估技术.5 5.成形与加工技术.6 6.产品
3、性能检测与试验技术.6 7.产品涂装技术.6 8.智能升级技术.6（二）智能再制造技术体系.6（三）新技术、新领域不断涌现.7 1.工业互联网支撑智能再制造.7 2.智能再制造工业互联网平台架构.10 3工业大数据为智能再制造提供保障.11 4.智能再制造领域拓宽.13 三、产业结构.13（一）产业链.13（二）智能物流赋能智能再制造.15（三）细分领域.16 清华大学互联网产业研究院II 1.汽车零部件再制造.16 2.流程工业装备再制造.17 3.工程机械、农用机械、矿采机械再制造.18 4.食品机械再制造.19 5.机床再制造.19 6.航空再制造.19 7.煤炭机械再制造.19 四、国
4、内外智能再制造产业现状.20（一）我国再制造产业发展现状.20 1.取得了阶段性积累和成果.20 2.政策稳步推进.20 3.示范基地建设具有引领示范作用.20 4.与发达国家比较，总体上看我国再制造产业处于初级发展阶段.21 5.政策助推智能再制造开启新征程.21 6.发展中存在的挑战.21（二）美国：再制造产业的领导者.22（三）欧洲：产业链成熟.23（四）日本：回收渠道畅通.23（六）德国智能再制造案例：Callparts.23（七）汽车零部件智能再制造市场广阔.24 五、展望.24（一）产业进一步向纵深发展.24（二）有望形成跨细分领域的领军企业.24（三）企业融资途径进一步拓宽.24
5、（四）生产方式互联化、定制化.24（五）客户体验和价值重构.25 六、再制造企业案例.25（一）二手熊猫网.25 1.公司简介.25 2.交易商品类型和服务模式.25 清华大学互联网产业研究院III（二）路迈网.25 1.路迈网项目介绍.26 2.路迈网 O2O 平台构成.27（三）天元智造.27 1.公司介绍.27 2.再制造项目.27（四）LKQ-全球汽车拆解之王.29 1.配件分类.30 2.回收拆解业务.30 3.互联网布局.31 参考资料.32 附录.33 附表 1：再制造工程关键技术及特点.33 附表 2：工业互联网相关政策和数据.34 附表 3：再制造产业相关政策汇总.36 附表
6、 4：我国部分工业品数据（来源：国家统计局、商务部、wind 数据库）.39 附表 5：国家再制造示范基地与产业集聚区.41 附表 6：工业和信息化部：机电产品再制造试点单位名单（第二批）.43 附表 7：工业和信息化部：通过验收的机电产品再制造试点单位名单（第一批）的 通告.45 清华大学互联网产业研究院1 引 言 引 言 数字智能不论是在全球还是在我国，正在快速渗透、融入到各行各业。再制造是一个市场还在兴起的产业，数字智能与再制造相融合，形成“智能再制造”。本白皮书从智能再制造技术体系入手，围绕智能再制造产业结构、产业发展现状、社会经济效益以及未来发展趋势展开研究，探讨将数字智能相关技术、
7、要素融入到再制造的技术体系、工艺体系、生产制造体系、产业链、价值链的方式、方法、发展趋势和方向。以期：为相关企业提供借鉴，为行业发展助力，为我国制造业的高质量发展提供帮助。一、智能再制造概述（一）再制造简介（一）再制造简介 再制造建立在产品全生命周期理论基础上，通过先进技术和产业化生产方式，以材料节省、减少能源消耗、提高产品使用效能和环境保护为准侧，对废旧产品和零部件进行修复、改造的技术、工程或生产的总称。再制造的特征：再制造的特征：再制造产品在产品功能属性、技术性能指标、能源消耗、环保、经济指标等方面不低于原型新品。再制造的经济效益、社会效益和生态效益显著，通常情况，再制造产品能够实现：材料
8、节省 70%，能源消耗减少 60%，可污染物排放量能够降低 80%左右。再制造具有如下特性（1）再制造与以往的废旧回收不同，需要经过各种物理、化学操作。（2）再制造也不是简单的对产品进行一些维修，是通过高科技技术进行产业化修复，所以再制造产业是对传统维修技术的改进。（3）再制造可以延长产品寿命的同时，提高产品的性能。表 1-1 再制造与维修翻新的比较 表 1-1 再制造与维修翻新的比较 区别 对象 方法 途径 目的 结果 区别 对象 方法 途径 目的 结果 再制造 零部件或 整机 零部件 复修 批量生产 形成产业链 零件 100%拆解，身份变更 维修 翻新 整机 更换 单件生产 排除故障、恢复
9、或改善功能 零部件保持了原有的身份 再制造上述优越的属性，使得其在发展绿色经济、建设资源节约型和环境友好型社会的建设中具有现实意义。再制造优先考虑产品的可回收性、可拆解性、可再制造性和可维护性等属性的同时，保证产品的基本目标（优质、节材、节能、高效等），从而使退役产品在对环境的负面影响最小、资源利用率最高的情况下重新达到最佳的性能，并实现企业经济效益和社会效益协调优化。清华大学互联网产业研究院2 再制造起源：再制造起源：再制造技术起源于 20 世纪 40 年代二战中的美国，最早被福特公司用于军用汽车发动机的维修。由于战时的资源紧张，各大汽车厂零部件供应严重短缺，于是，福特公司对一部分次品发动机
10、以维修的方式进行重新制造，然后装配到新的汽车上。出人意料的是，由于质量控制得力，这些发动机的表现并不亚于新发动机。于是在二战结束后，“再制造”就成为福特公司的一项新业务，这就是再制造产业的雏形。一台再制造的汽车发动机，成本仅相当于新产品的 1/3 左右。由于经济效益明显，几乎每一家知名的汽车制造商，包括大众、通用在内，都将再制造技术纳入其售后服务系统中。而随着理念的普及，再制造技术也开始逐渐渗透到工程机械、飞机和燃气动力系统等领域。1973 年，卡特彼勒开始涉足再制造领域。最初卡特彼勒的再制造只是为了解决一个内部维修管理中的问题：当卡特彼勒工厂里使用的一组发动机总成面临报废更换时，面临着制造一
11、台新机器和维修之后继续使用的抉择。对于卡特彼勒来说，进行这个权衡并不难：哪一种成本更低，就选哪一种。生产发动机总成，很大的一部分成本源自需要开模铸件，这意味着需要新设备和新厂房的投入。然而，铸件本身是可以翻新的，真正需要更换的是上面的其他零部件。于是，卡特彼勒将机器上的所有零部件拆下来，对主要铸件翻新，将一些不能用的小零部件替换掉，然后重新组装成一台发动机。在 20 世纪六七十年代，发动机再制造已成为一项成熟产业，卡特彼勒具有能力，使经过“翻修”的机器无论在质量和性能上与新产品几乎相同。与新产品的制造相比，无论是在能源和原材料消耗，还是生产线投资，再制造都能够产生大量的节约。卡特彼勒发现平均有
12、超过一半的器件都可以通过再制造进行重新使用，同时，卡特彼勒发现再制造不仅仅适用于发动机内部维修，也适用于自己的主营产品。那些印有卡特彼勒标志的笨重的燃气轮机和挖掘机，尽管以耐用著称，但在恶劣的工业环境中总有用坏的一天。很多时候，仅仅更换一两个零部件不能彻底解决问题，客户不希望这些花大价钱买回来的机器很快成为一堆废铁。卡特彼勒将发动机内部维修管理中再制造的经验推广到自己工厂之外。卡特彼勒再制造出来的机器和零部件，除了在工厂内自己使用之外，也开始被卖给经销商和客户，甚至是其他的生产制造商。再制造产品与同类新产品相比，平均价格只有后者的 30%-40%。经过几十年的演进，20 世纪 80 年代初，美
13、国正式提出“再制造”概念，并把其相关理论结合到产业实践过程中，在不同的制造业细分领域中得到推广，随后欧洲和日本各国也开始发展这一技术和相关产业。（二）智能再制造的内涵（二）智能再制造的内涵 智能再制造是与智能制造深度融合的再制造。智能再制造将新一代信息技术与再制造深度融合，融入到回收、生产、管理、服务等各环节，其经济效益、社会效益和生态效益显著。智能再制造优先考虑产品的可回收性、可拆解性、可再制造性和可维护性等属性的同时，保证产品的优质、节能、节材等目标。如图 1 所示。随着信息科技技术的发展，智能再制造会被不断赋予新的内涵。清华大学互联网产业研究院3 图 1-1 智能再制造体系 图 1-1
14、智能再制造体系 图 1-2 智能再制造技术要素 智能制造简介：图 1-2 智能再制造技术要素 智能制造简介：智能再制造是智能制造发展的深入延伸，智能制造渗透、贯穿与设计、管理、制造、生产和服务各个环节新型生产方式，是新一代信息技术和先进制造技术的产物。自上世纪 50、60 年代起，智能制造经历了自动化、数字化、信息化、网络化和智能化等多个阶段，近年来发展迅速，逐渐成为一种新的趋势。我国的智能再制造产业获得了显著的成效，以高档数控机床、工业机器人、智能仪器仪表为代表的关键技术也取得了快速的发展。清华大学互联网产业研究院4 LANWANCAPPCAMCAE2D/CADLAN嵌入式系统数控机床3DC
15、AD全三维标记关联设计全球协同平台智能产品CPS业务智能工业互联网ExtranetIntranetInternet物联网数字网络智能CRMERPMESSRMPDM3D/CADSCM1960s1970s1980s1990s2000s2010s时间 图 1-3 制造业智能化发展进程 图 1-3 制造业智能化发展进程 智能产品智能生产产业模式变革智能制造基础设施建设 图 1-4 智能制造推进的四个维度 （三）智能再制造的社会经济意义 1.社会效益 图 1-4 智能制造推进的四个维度 （三）智能再制造的社会经济意义 1.社会效益 当前中国经济正在从高速增长阶段转向高质量发展阶段，智能再制造通过产品的循
16、环“再制造-利用”过程，提升了产品的使用效能，智能再制造产业丰富了制造业的产业边界。徐滨士等较早就指出再制造、绿色制造在我国需要大力发展。智能再制造产业，一方面可以使报废产品带来的环境压力得到缓解，促进废旧产品进行循环使用，减少重复生产；另一方面，再制造过程几乎不产生固体颗粒和污染气体，环境和经济效益显著，可以实现节能减排，发展循环经济，有利于实现绿色循环经济发展。同时，智能再制造有助于我国制造业走向智能化和高端化。2.经济价值 2.经济价值 智能再制造的产品与全新的产品在性能、质量和服务方面完全相同，但成本却低很多，消费者可以获得高性价比的产品，同时生产者可以得到更高的利润。零部件再制造所需
17、要的成本实际都达不到产品重新生产的 50%，扣除各种花费，再制造业所产生的毛利率要远高于重新制造所产生的。一架废旧客机再制造成货运飞机，其售价为八千万美元，相比废旧客机的二百万成本，不仅利润丰厚，且该售价仍远低于原型新货运飞机的1.15 亿美元。再制造的机床比相同性能的新机床可节省成本达 80%，且各方面性能并不比新产品差。清华大学互联网产业研究院5 产品成本原材料成本劳动力成本设备工具损耗成本能源消耗成本+=相对于原材料的附加值 图 1-5 再制造产品附加值分析图 图 1-5 再制造产品附加值分析图 以汽车发动机为例，原材料的价值占15%，其成品附加值能够达85%。而再制造能够对废旧产品的附
18、加值进行充分利用，同时，再制造过程中与生产全新品相比，能源消耗节约了一半。其他一些重要特性如：原材料消耗只是新品制造的11-20%，劳动力成本占新品制造的67%。二、智能再制造技术体系（一）再制造技术体系（一）再制造技术体系 再制造的工艺过程包含：拆卸、分类、清洗、寿命评估与无损鉴定、再制造成形与加工、质量检测与性能考核等。其关键技术包括以下几方面。1.性设计与评价技术 1.性设计与评价技术 再制造性设计与评价技术：指在对产品进行设计的过程中或废旧产品再制造前，设计并评价其再制造性，确定其能否进行再制造的技术与方法。通过在研制阶段就考虑产品的再制造性设计，能够显著地提高产品末端时的再制造能力，
19、增强再制造效益；最后在产品末端进行评价，能够形成科学的再制造方法，优化再制造工艺流程。2.拆解技术 2.拆解技术 再制造拆解技术是指对废旧产品进行拆解的方法与工艺，通过研究产品的最佳拆解路径及无损拆解方法，进而有效地获得失效产品零配件的技术工艺，该技术为废旧产品的再制造提供必要的基础和保证。3.清洗技术 3.清洗技术 废旧产品及其零部件表面的清洗十分重要，是检测零部件表面性能等参数等的前提，再制造能够采用多种方法清除零部件或产品表面的各种污物，如：表面化学法、电化学法、激光除锈法、物理机械摩擦等。4.零部件损伤检测与寿命评估技术 4.零部件损伤检测与寿命评估技术 再制造质量、成本和再制造时间周
20、期，以及产品的使用寿命是衡量再制造技术和工艺的重要指标，再制造零部件损伤检测与寿命评估技术有效的保障了这些指标的实现。再制造零部件的损伤检测是检测拆解后的废旧零部件，依据零部件的技术标准，对废旧清华大学互联网产业研究院6 零部件评估、分析、分类，得出：可直接利用件、可再制造恢复件和报废件。5.成形与加工技术 5.成形与加工技术 产品在使用过程中经常会出现零件因一系列物理、化学因素，导致部分零部件出现：磨损、腐蚀、断裂、变形等多种形态的损伤，从而影响了整机的工作效能。通过再制造成形与加工技术和工艺流程，恢复有再制造价值零部件的几何参数和力学性能，通常采用的方法包括：表面工程技术和机械加工技术与方
21、法，典型技术包括纳米复合电刷镀技术等。6.产品性能检测与试验技术 6.产品性能检测与试验技术 重要机械产品经过再制造后，在正常使用之前，必须通过性能测试，其主要目的是发现再制造加工过程和装配过程中的缺陷，以便加以排除；改善零配件的表面质量，以确保再制造后的零部件能够承受额定的载荷。磨合实验可以提高再制造产品的质量、避免早期故障、增加产品的使用寿命。7.产品涂装技术 7.产品涂装技术 再制造产品涂装技术是指再制造产品通过综合质量检测之后，需要对产品进行涂漆和包装的工艺技术与方法。8.智能升级技术 8.智能升级技术 再制造智能升级技术：指运用信息技术、控制技术，对废旧产品再制造生产或管理的技术和手
22、段。自动化、虚拟仿真、柔性加工生产都是常见的智能升级技术。再制造智能升级技术的应用，是实现废旧产品再制造效益最大化、再制造技术先进化和生产、工艺、产品管理正规化的基础，对提高其保障系统运行效率发挥着重要作用。（二）智能再制造技术体系（二）智能再制造技术体系 图 2-1 再制造工艺流程 图 2-1 再制造工艺流程 梁秀兵将智能再制造技术划分为再制造智能无损检测技术等，如下图。清华大学互联网产业研究院7 智能再制造零部件装配技术智能再制造信息管理技术柔性再制造数字化加工技术原位智能再制造成形技术再制造智能无损检测技术再制造成形设计集约化材料体系实时化加工监控自动化信息识别自动化信息采集自动化信息共
23、享装配零部件匹配装配精度及公差设计装配监控劣化机制及表征综合无损检测再制造可靠性评估再制造工艺设计智能机械加工过程监控及决策智能再制造加工技术体系 图 2-2 智能再制造加工技术体系 图 2-2 智能再制造加工技术体系 周自强将智能再制造从宏观到微观分为逆向物流层、再制造企业管理层和再制造装备控制层三个层面，将人工智能应用于管理决策、工艺流程控制和设备智能控制。发现学习机器学习知识发现数据挖掘回收网络布局优化废旧产品运输路径规划周转与库存优化废旧产品的评估再制造企业布局优化再制造生产线布局优化拆解工艺规划再制造生产工艺优化再制造生产线优化调度工艺参数优化装备智能信息处理装备智能控制逆向供应链层
24、再制造企业管理层再制造装备控制层启发式搜索智能化优化算法问题解决模式识别自然语言理解机器视觉知觉理解专家系统代理系统知识体系 图 2-3 人工智能应用于智能再制造 （三）新技术、新领域不断涌现 1.工业互联网支撑智能再制造 图 2-3 人工智能应用于智能再制造 （三）新技术、新领域不断涌现 1.工业互联网支撑智能再制造 工业互联网平台能够帮助智能再制造实现：（1）精准、实时、高效的数据采集，将服务拓展到产品的全生命周期，智能再制造商能够对设备进行远程监测、预测预警和远程维修等服务。（2）集中组织生产向分散化组织生产转变，推进制造向个性化定制产品和服务延展。（3）工业互联网实现制造资源云化，按照
25、生产要求进行统筹调配与提供，将生产制造技术、生产和管理经验的知识模型化、这些要素软件化、最终复用化，形成资源富集的先进制造业生态。（4）打造新的生态商务模式和创建新的生态，帮助企业提质增效、业务转型增加新的营收增长点。清华大学互联网产业研究院8 支撑企业开发智能互联产品基于物联网提供智能服务帮助企业实现M2M，从设备联网到产线的数据采集，从车间的智能监控到生产无纸化等实现企业内的信息集成和企业件的供应链集成实现异构数据的整合与实时分析智能产品智能服务智能装备智能车间智能产线智能工厂智能研发智能管理智能物流与供应链智能决策商业模式创新生产模式创新运营模式创新决策模式创新 图 2-4 工业互联网对
26、智能再制造的支撑作用 图 2-4 工业互联网对智能再制造的支撑作用 图 2-5 工业互联网对传统工业的融合 图 2-5 工业互联网对传统工业的融合 我国工业互联网经过近年来的发展，已经取得初步进展，参与工业互联网平台建设的企业类型主要包括：龙头制造业企业、ICT 企业和互联网企业三种类型，这些平台分布于：家电制造业、装备制造、国防军工、航空、能源、医疗、交通、基础设施及城市、环境监测等多个行业。比如海尔的 COSMO Plat 平台，将顾客需求、产品订单平台、合作生产等多个平台和业务整合，以满足规模化定制需求。清华大学互联网产业研究院9 表 2-1 部分工业互联网平台表 2-1 部分工业互联网
27、平台 公司 工互平台名 推出时间 特点 工业适用 公司 工互平台名 推出时间 特点 工业适用 航天云网 INDICS 2017 开放式应用发 研发、生产、商务、服务 三一重工 RootCloud 2017 Paas 层为主，装备制造及远程运维经验丰富 设备健康管理 海尔 COSMOPlat 2017 Paas 层为主，大规模定制化生产，首个国家级工业互联网示范平台 家电制造业等 中国电信 CPS 2017 数据接入与云服务等 不局限 中国移动 OneNET 2017 设备接入与平台服务 环境监测、工业服务、智能楼宇 华为 OceanConnect IoT 2016 IaaS 层为主，连接管理层
28、、设备管理层、应用使能管理层 公共事业、生产与设备管理、智慧家具 和利时 HiaCloud 2017 PLC、DCS、SCADA 聚焦工业、轨道交通和医疗 东方国信 BIOP 2017 Paas 层为主 目前搭建了面向 7 个工业领域的子平台 宝钢股份 宝信 2017 Paas 层为主，企业内部信息流、资金流和物的集成融资 冶金、石化、电力、医疗、卫生、信息化 石化盈科 ProMACE 2017 侧重能源领域的 IT 服务 石油化工行业 中船工业 船舶工业智能2017 PaaS 层为主，中国船舶、黄埔文冲、中船信息共同发起 船舶行业 徐工机械 Xrea 2016 互联、计算、数据服务 装备制造
29、、国防军工 GE Predix 2013 PaaS 层为主，工业互联网的最早发起者 航空、能源、医疗、交通 PTC ThingWork 2017 目前平台上有 21 个企业级应 用、142 个插件、77 个认证产品 工业软件 ABB Ability 2017 依托其超过 7000 万个连接设备和 7万个控制系统的存量设备 采矿、石化、电力、食品 施耐德 EcoStruxure2016 电气设备制造商和能效管理 楼宇、工厂、配电、电网、机器 西门子 Mind Sphere2016 将控制器、传感以及各种信息系统收集的工业现场设备数据，提供数据增值服务 工业、能源、基础设施及城市、医疗 清华大学互
30、联网产业研究院10 2.智能再制造工业互联网平台架构 2.智能再制造工业互联网平台架构 智能再制造工业互联网平台由边缘层、平台层、应用层构成。边缘层通过高速互联通信将生产现场底层的硬件设备和软件连接起来，构建工业互联网平台的数据基础。平台层将数据科学与工业机理结合，构建工业数据分析能力，把技术、知识、经验等资源固化为可移植、可复用的工业微服务组件库，提供通用性的微服务和模块。应用层实现企业内、外部的资源高效协同和利用，实现研发、制造、运营维护、服务等价值链的智能化。图 2-6 智能再制造工业互联网平台架构 图 2-6 智能再制造工业互联网平台架构 清华大学互联网产业研究院11 图 2-7 工业
31、互联网平台与其他平台系统的对接 图 2-7 工业互联网平台与其他平台系统的对接 工业互联网平台通过连接产业链上下游，包括原材料供应商，中间制造企业，下游用户，以及资本方等多方协同，推进产业链运行效率提升和优化。通过对设备运行数据、生产加工参数、生产管理和质量检测、市场销售、用户反馈数据等多维度分析、评价和预测，应用于生产规划、工艺流程控制，生产管控，市场营销、用户管理、设备管理等场景中，从而最终实现优化提升企业的运营效率和提升产品制造品质。图 2-8 工业互联网平台融入智能再制造产业链 3工业大数据为智能再制造提供保障 图 2-8 工业互联网平台融入智能再制造产业链 3工业大数据为智能再制造提
32、供保障 设备闲置、新产品开发缓慢、产品滞销和迭代周期长等现象，是中国制造业目前面临的多重问题，我国制造业发展水平参差不齐，很多行业和企业主要问题不纯粹是技术水平差，而是企业资源不能充分利用和协同，导致生产效率和运营效率低下。智能再制清华大学互联网产业研究院12 造的环境下，将生产经营中的大数据，进行建模、数据抽取、转化、分析、以及开发利用，帮助再制造企业生产制造、运营、响应市场等环节做出正确的决策。工业大数据的来源有：（1）工厂运行的设备数据；（2）工艺流程数据；（3）生产经营过程数据；（4）消费互联网或公众互联网的产业数据；（5）专家知识库数据。工业大数据的应用场景包括：（1）网络协同设计；
33、（2）自动化和智能化生产；（3）工业云协同制造；（4）大规模个性化定制和精准运维服务。智能再制造通过运用工业大数据，优化企业运营，使资源利用最大化，降低成本；全面了解、深入洞察和控制财务风险；创建新的业务模式。从而实现联共享、开放创新的协同研发，M2M+核心系统+大数据分析的精益生产，端到端、定制化、安全可靠的精准营销。王建民指出工业大数据来自产品、物料、产线、工艺、质量、设计、客户、供应链和市场。经过数采集、处理、建模和分析，用于决策与控制。数据采集与交换数据预处理与存储数据建模数据工程工业数据分析工业分析算法库批处理计算框架实时流处理计算框架决策与控制应用产品物料产线工艺质量设计客户供应链
34、市场用户建模产品建模产线建模工厂建模设备建模流程建模可视化数据集成数据探查数据清洗虚拟仿真资产优化设计协作系统制造柔性制造工序匹配智能服务远程维修智能化生产网络化协同个性化定制服务化延申 图 2-9 工业大数据对工业智能化支撑 图 2-9 工业大数据对工业智能化支撑 大数据平台建设是智能制造价值创造和体现的重要一环，产品的属性数据、产品或设备的运行数据、项目或企业的运营数据、行业价值链相关数据、宏观外部环境数据、消费者行为数据等多维数据构成了大数据体系。大数据能够促进产品创新：通过大数据平台或系统，用户与企业之间会产生大量交互和交易数据，企业可以根据数据进行需求分析，打通企业和用户之间的信息孤
35、岛，利用交互信息和数据，优化提升产品设计，从而达到以客户为中心进行创新的目标。运行的设备通过传感器和物联网技术，使运营设清华大学互联网产业研究院13 备和产品在生产过程中实时监测，大数据建模与仿真为提供预测服务成为可能，通过大数据平台，能够提前预测和诊断设备、产品故障。通过客户大数据、市场大数据、，企业能够更好的优化企业业务、优化供应链、提升物流效率、降低成本，通过用户画像，以更精准的方式提供创新性、更优质的产品和服务，满足用户日益变化和多维度的需求。图 2-10 大数据平台架构 4.智能再制造领域拓宽 图 2-10 大数据平台架构 4.智能再制造领域拓宽 随着科技发展，再制造向着高端化、智能
36、化的方向迈进。3D 打印、激光熔覆等增材技术在再制造领域已经取得成效。医疗设备通常价格昂贵，再制造的关键核心零部件能够有效提升我国医疗设备的进步和发展，推进医疗器械的国产化发展。三、产业结构 智能再制造作为再制造发展的新阶段，为工业绿色化发展拓展了新的边界，丰富和延伸原有再制造的内涵。产品生命周期原有的：产品制造、使用和报废处理三阶段，在再制造产业诞生后，拓展延伸了原有产品生命周期的维度，产品的全生命周期演变为产品的制造-使用-报废-再制造-再使用-再报废的。在产品设计的初始阶段，就要考虑产品的维护和循环再利用，就要构思和考虑未来采用何种技术对废旧产品进行再制造，延续产品的性能和价值。（一）产
37、业链（一）产业链 再制造产业链由：废旧产品的回收、产品和零部件拆解、零部件的再制造、再制造产品的销售和用户构成，中国在借鉴美国和日本先进经验的基础上，提出适合我国国情的的 4R 体系：减量化、再利用、再循环、再制造。清华大学互联网产业研究院14 图 3-1 再制造产业链 图 3-1 再制造产业链 回收回收拆解拆解需要全部更换的易损件需要全部更换的易损件再制造技术加工可以恢复原状再制造技术加工可以恢复原状清洗之后就可以再次使用清洗之后就可以再次使用装配装配性能测试性能测试销售销售全球统一标准拆解到最后一颗螺丝钉全球统一标准拆解到最后一颗螺丝钉筛选/处理筛选/处理ISO和QS9000认证再制造标识
38、与新品一样的检测标准ISO和QS9000认证再制造标识与新品一样的检测标准承诺相同的售后服务承诺相同的售后服务 图 3-2 卡特彼勒的再制造加工过程 图 3-2 卡特彼勒的再制造加工过程 智能再制造没有改变原有再制造产业链的循环过程，智能再制造通过赋能再制造产业链，优化企业价值链，提升行业价值和企业运营效率，从而提高再制造的劳动生产率、产品质量和客户满意度。智能再制造能够实现快速响应客户需求、提高研发效率、提升再制造的生产柔性。智能再制造还能够促进制造向服务发展、开发新型商业模式。梁秀兵等构建的在产业集聚区的智能再制造体系如下图。区域里的各类智能再制造企业通过构建再制造设备互联、信息共享的工业
39、物联网平台，实现废品回收、物流配送、加工生产、服务保障等各环节的协同和优化。图 3-3 产业聚集区智能再制造体系架构 图 3-3 产业聚集区智能再制造体系架构 清华大学互联网产业研究院15（二）智能物流赋能智能再制造 物流对再制造的成本和运行效率十分重要。（二）智能物流赋能智能再制造 物流对再制造的成本和运行效率十分重要。再制造物流区别于普通物流，其涉及正向物流和逆向物流两个维度，正向物流是将再制造产品从制造地方运送到消费方，其过程涉及到：废旧产品的收集、产品检测和分类、再制造、再分销等。逆向物流是将废旧产品从消费方运到再制造的生产方，为再制造提供原材料。图 3-4 再制造产品的物流体系 智能
40、物流赋能智能再制造。图 3-4 再制造产品的物流体系 智能物流赋能智能再制造。现代物流产业发展的方向是与云计算大数据、物联网相结合的智能物流，骨架是其技术装备。智能物流将传感器、RFID、GPS、大数据等技术深度融合、应用于物流的各个环节，从而实现物流系统的自动化、可视化、信息化、数字化、网络化、智能化。智能物流将企业的资源计划提供（ERP）、生产执行管理系统（MES）、仓储信息、物料、生产等企业内部信息关联起来，有效的提升原有物流系统的运行效率。图 3-5 智能物流系统 图 3-5 智能物流系统 清华大学互联网产业研究院16（三）细分领域（三）细分领域 再制造依据行业领域和属性，可划分为某些
41、特定领域的再制造。汽车零部件、工程机械、机床、流程工业装备、矿采机械、农用机械等领域已经是我国再制造的重点应用行业。未来一段时间我国将聚焦盾构机、航空发动机与燃气轮机、流程工业装备、煤炭机械及油气田装备几个细分领域。我国再制造行业集中度不高，目前还缺少具有一定规模的跨行业大型龙头企业。当前我国再制造产业的主要应用领域包括以下几部分。1.汽车零部件再制造 1.汽车零部件再制造 2008年，我国开始启动汽车零部件再制造的试点工作，截止目前，汽车零部件再制造在我国取得了巨大的进步。这些再制造的关键、高附加值的汽车零部件有：发动机、发电机、启动电机、变速器、电子控制单元等。汽车零部件再制造过程包括：再
42、制造工程为技术，以废旧汽车零部件作为毛坯，依托采用专业化、批量化的流水线生产方式，在对废旧汽车全面拆解、鉴定和技术改造的基础上，通过严格的产品质量管控和规范的市场营销模式，参照活对标新品检验标准和技术标准和技术标准，恢复汽车零部件或整机性能的工程活动。美国拆解汽车的企业超过12000家，专业破碎企业超过200家，零部件再制造企业多达5万多家，形成了完整的产业链，拥有超过4.6万吨的可再制造零部件。对于汽车产销大国，再制造零部件再美国的维修市场、二手车市场占据重要地位。在美国车辆维修时，超过一半以上的汽车零部件会使用再制造零配件，其中发电机和起动机的使用量能够高达80%以上。零部件再制造和销售的
43、利润能够占汽车拆解企业利润的80%左右。随着互联网的快速发展，汽车拆解-零部件再制造加速进入互联网平台，互联网平台将使得再制造零部件的收集、物流和销售渠道更加顺畅，更加快捷的拓展了汽车零部件再制造产品市场客户群，提升产品的附加价值。图3-6 汽车产品寿命周期过程简图 图3-6 汽车产品寿命周期过程简图 清华大学互联网产业研究院17 整机预清洗整机拆解零部件清洗零部件初检、防锈表面工程零部件再制造开始缸体磁力探伤机缸盖磁力探伤机曲轴、连杆磁力探伤机缸体水压试漏机缸盖试漏机柴油机拆解台汽油机拆解台缸盖工作站单元侧控式清洗机高温分解炉抛丸机打磨工作台喷漆房喷砂机单元式清洗机手动清洗台多功能金属表面强
44、化冷补机冷喷涂系统缸体再制造加工缸盖再制造加工曲轴再制造加工连杆再制造加工整机测试整机喷涂包装入库外协件投入发动机装配新配件投入结束单元式清洗机柴油机装配台汽油机装配台柴油机电涡流测试系统汽油机电涡流测试系统油泵试验台喷油器试验台 图3-7 再制造整体技术解决方案-工艺流程图 2.流程工业装备再制造 图3-7 再制造整体技术解决方案-工艺流程图 2.流程工业装备再制造 流程工业对我国国民经济的运行起着举足轻重的作用，通常流程工业装备都是价格昂贵的重型成套设备，维护保养都需要大量的投入，智能再制造的应用，有效提升了流程工业重型设备的使用年限和效能。再制造已经应用与石油化工领域的诸多技术装备中。钢
45、铁行业中如：炉底辊、热轧工具、轧辊、连铸机轧辊、机油压柱塞等均是智能再制造的应用对象。清华大学互联网产业研究院18 图3-8 流程工业装备全寿命绿色化、智能化工程图 3.工程机械、农用机械、矿采机械再制造 图3-8 流程工业装备全寿命绿色化、智能化工程图 3.工程机械、农用机械、矿采机械再制造 智能再制造在工程机械领域、矿山机械领域、农业机械领域等诸多工业领域有良好的应用前景。我国工程机械、矿山机械和农用机械上使用量巨大，设备保有量大，种类多，截至 2014 年年底，我国工程机械主要产品保有量约为 700 万台。通过智能再制造能够创造巨大的社会经济效益。这些机械设备通常会因为重载而出现：零部件
46、表面磨损、腐蚀和断裂等现象，从而失效报废，直接报废处理会造成巨大的资源浪费，实施再制造工程可提高这些重型机械的性能指标。下图给出了典型的机械再制造过程。图 3-9 机械再制造过程图 图 3-9 机械再制造过程图 清华大学互联网产业研究院19 4.食品机械再制造 4.食品机械再制造 中国食品机械行业起步较晚，高起点企业较少，仍存在一些问题，例如，创新点弱，低水平产品较多，没有自主研发品牌，一些技术被国外垄断，需从国外进口大量食品机械，甚至一整套生产线。从事食品机械的研发团队较少，国家在该领域投入的科研经费、人力物力不足，导致食品机械更新换代较慢，生产线较为落后。由于食品机械质量欠缺，无法长时间服
47、役，导致大量设备以及零部件废弃。进口设备消耗了国家大量资金，因此对食品机械进行再制造很有必要。5.机床再制造 5.机床再制造 机床再制造是将服役期结束后的废旧机床进行再制造，主要是采用纳米表面工程技术对其进行精度恢复，通过更换电气控制元件、加装或升级数控系统，从而提升老旧机床的机械性能、改善其控制及加工精度，实现机床整体性能恢复与提升。再制造出的机床比原来的机床各项性能指标更优，这是实现资源循环利用和机床综合能力提升的机床再制造新模式。作为一种基于废旧机床资源循环利用的机床制造新模式，机床智能再制造的发展前景广阔，对于我国这样的机床产销量和保有量大国，实现大范围的废旧机床资源的循环再利用具有重
48、要意义。6.航空再制造 6.航空再制造 飞机和飞机发动机维修其实是典型的再制造产业，定检和大修是服务保障中必需的内容。但是在我国当前的航空制造业中，在修理阶段再制造技术的使用相对局限，维修始终停留在有限的时间（大修期）和内容（机体、个别部件）上，更多的是换件维修和故障维修；而更严重的是，再制造的意识还只停留在飞机和发动机修理企业，产品设计时没有基于再制造的考虑，产品制造过程中也缺乏基于再制造的工艺技术保障。航空产品特性决定了它的技术更新很快，但是使用换代却比较慢，所以要发展航空产品再制造。一些智能再制造技术：数字化仿真、全生命周期的寿命评估、离子喷涂等一系列技术已经在航空工业领域展开应用。7.
49、煤炭机械再制造 7.煤炭机械再制造 据相关统计，我国煤矿机械的保有量超过 300 万台，总资产超过数万亿元，加上近年来煤炭市场的持续低位运行，加剧了在用煤炭机械的超负荷工作。目前，我国再制造技术已经获得不断提高，其性能和质量可以达到新品水平，使成本大量减少，有利于推动资源节约型、环境友好型社会的建设，因此发展再制造产业势在必行。再制造产业作为延长产业链条的重要环节，与金融产业、现代服务业有机结合，形成“制造-租赁-再制造”的产业循环。发展煤炭再制造产业，需要建立完善的再制造技术服务模式，其主要支撑为技术研发管理体系、旧件逆向管理体系、产品质量管理体系。旧件逆向管理体系。目前，我国根据全国产业分
50、布情况进行产业布局，购销网点与再制造基地相结合，形成完整的逆向物流体系。对于回收的成套装备或零部件，建立以“价值分析”为中心的逆向制造流程，主要手段包括利用再制造毛坯缺陷综合无损检测技术，对零件材料表层及内部缺陷的智能、无损检测；通过强度评价技术，对复杂的再清华大学互联网产业研究院20 制造现场对零件表面进行可靠的强度检测。产品质量管理体系。基于关键零部件的再制造技术，最终服务于整机的使用质量，所以前端制造质量必将影响后期再制造工作的开展，需要不断提升产品质量。对于已售产品，建立全生命周期管理体系，一是对轴承、减速器等部件，实行在线状态检测，实时检测设备可能存在的不平衡、不对中、装配不当、配合